在自然語言處理領域，一個顯著的轉折點正在顯現：單純的模型規模和數據量增加，似乎已觸及性能提升的瓶頸。業界開始質疑，Scaling Law是否已走到盡頭，低精度訓練與推理是否正導致模型性能提升的邊際效益不斷遞減。然而，這一挑戰也為新的探索開辟了道路。

盡管Scaling Law在自然語言處理中顯露出“力不從心”的跡象，但在多模態模型領域，它還未被真正驗證。多模態數據因其復雜性，在訓練規模上難以達到與自然語言處理相當的水平。然而，清華系大模型公司生數科技最新發布的Vidu 1.5，卻為這一領域帶來了新曙光。

Vidu 1.5通過持續的規模擴展（Scaling Up），在多模態領域實現了突破性的“奇點”時刻。它涌現出了“上下文能力”，能夠理解和記憶輸入的多主體信息，并展現出對復雜主體更精準的控制。無論是細節豐富的角色還是復雜的物體，通過上傳不同角度的三張圖片，Vidu 1.5都能確保單主體形象的高度一致。

不僅如此，Vidu 1.5還實現了多主體之間的一致性。用戶可上傳包含人物角色、道具物體、環境背景等多種元素的圖像，Vidu能夠將這些元素無縫融合，并實現自然交互。這一成就不僅彰顯了Scaling Law在多模態領域的潛力，更體現了生數科技所采用的無微調、大一統技術架構的優越性。

回顧大語言模型的發展歷程，從GPT-2到GPT-3.5的質變，同樣實現了從預訓練+特定任務微調方式到整體統一框架的突破。Vidu 1.5的推出，標志著多模態大模型也迎來了類似的GPT-3.5時刻。生數科技CTO鮑凡表示，他們從一開始就瞄準了通用多模態大模型的目標，并未在Sora等已有方案上亦步亦趨。

生數科技不僅在技術路線上具有先發優勢，更具備持續突破的能力。Vidu與業界其他視頻生成模型相比，已初步形成技術代差。這得益于其重新設計的底層架構，該架構將問題統一為視覺輸入、視覺輸出的patches，并采用單個網絡統一建模變長的輸入和輸出。

實現主體一致性，是視頻模型領域的一大難題。鮑凡比喻道，這好比制造一臺性能卓越的發動機，雖然知道其重要性，但實現起來卻困難重重。Vidu在主體一致性方面的成果，并非一蹴而就。從Vidu上線之初主打解決一致性問題，到逐步拓展到單主體及多主體控制的全面能力，每一步都凝聚了團隊的智慧與汗水。

與其他仍采用預訓練+LoRA微調方案的模型不同，Vidu采用的大一統架構，無需單獨進行數據收集、標注和微調，僅需1到3張圖就能輸出高質量視頻。這一架構不僅提高了效率，還避免了過擬合和特征不精準等問題。

隨著高質量數據的持續投入和模型規模的擴大，Vidu 1.5在底層視頻生成模型上也展現出了類似于大語言模型的智能涌現。例如，它能夠融合不同主體，創造出全新的角色，這是之前未曾預料到的能力。Vidu 1.5在上下文能力和記憶能力方面也取得了顯著提升，能夠生成一致、連貫且有邏輯的視頻內容。

生數科技接下來將繼續沿著上下文能力這一主線進行迭代。鮑凡表示，隨著模型上下文能力的提升，將為用戶帶來更大的想象空間。例如，通過輸入電影切片，可以生成具有相似攝影技巧的視頻片段；通過輸入經典打斗動作的視頻，可以生成打斗技巧精妙、畫面精良的視頻。

Vidu在上下文能力方面的迭代有著自己的節奏和規劃。從初期僅能參考單一主體的面部特征，到現在能參考多個主體，未來還將實現參考拍攝技巧、運鏡、調度等更多因素。這一過程中，參考對象從具體到抽象，要求和難度逐漸提升，但Vidu正穩步前行。